Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 

HYBRID: Computational Logistics - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 192311 Kurztext MW17.2
Semester WS 2021 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 120 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 120
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning Veranstaltung aufzeichnen/streamen  
Hyperlink
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Standardbelegung Wintersemester ab Mitte August/ Sommersemester ab Mitte Februar
Abmeldefristen A1 - Belegung ohne Abmeldung    23.08.2021 09:00:00 - 07.10.2021 07:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
A2 - Belegung mit Abmeldung 2 Wochen    07.10.2021 08:00:00 - 01.11.2021 23:59:59   
Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.
A3 - Belegung ohne Abmeldung    02.11.2021 00:00:01 - 21.02.2022 07:59:59    aktuell
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 0-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Do. 10:00 bis 12:00 w. 21.10.2021 bis
10.02.2022
Carl-Zeiß-Straße 3 - HS 4   findet statt  
Gruppe 0-Gruppe:



Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Scholl, Armin, Universitätsprofessor, Dr. verantwortlich
Preßler, Grit organisatorisch
Module / Prüfungen
Modul Prüfungsnummer Titel VE.Nr. Veranstaltungseinheit
MW17.2 Computational Logistics
P-Nr. : 310421 Computational Logistics: Klausur (u. ggf. Übungsleistung)
310423 Computational Logistics: Vorlesung
Zuordnung zu Einrichtungen
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 6 mal im Vorlesungsverzeichnis WiSe 2021/22 gefunden:
Wahlpflichtbereich I  - - - 1
Wahlpflichtbereich III  - - - 2
Wahlbereich  - - - 3
Decision & Risk  - - - 4

Impressum | Datenschutzerklärung